Первопричина как код: масштабируемая детерминированная диагностика

Внедрение AI в SDLC

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

Инженеры эксплуатации, Архитекторы платформ, QA-инженры, Разработчики агентов и инструментов, Сетевые инженеры, Тимлиды

Тезисы

Доклад о том, как превратить "если... то..." в проверяемую программу диагностики, которая: - работает на потоке телеметрии (метрики сессий, сетевые события, признаки соседних слоёв); - даёт воспроизводимую первопричину, а не "у каждого инженера своя версия"; - переживает миграцию сотен правил без "вроде ничего не сломали"; - остаётся понятной как для CI пайплайна так и для ИИ- агентов (стабильный идентификатор, объяснение, доказательства). Доклад про архитектуру диагностического движка: модель данных, контракт единиц измерения, смысл "события нет", ловушки миграции и граница с агентами (агент оркестрирует, движок решает).

Разрабатывает сервисы для Wi-Fi-оборудования в ELTEX. Занимался разработкой системного ПО для мобильных сетей 5G. Любит изучать смежные технологии для поиска новых идей и решений.
Преподаватель курсов в СибГУТИ, обучал работе мобильных и проводных сетей в Nokia и Huawei.

Видео

Другие доклады секции

Внедрение AI в SDLC